课程学习

C/C++C/C++语言课程设计参考题目[2023-06-25]

# C/C++C/C++语言课程设计参考题目[2023-06-25] 《高级程序设计技术综合课程设计》 C/C++语言课程设计参考题目 目录 信息管理类 1 1. 工资管理系统 1 2. 职工工资信息管理系统 2 3. 职工工资管理系统 2 4. 院职工工资管理系统 3 5. 公司职工工资管理系统 ......
题目 语言 课程 2023 06

vue学习记录 7

vue打地鼠的简单实现,效果差不多就这个样子: 目录: |mouse |--|components //放分页的 |--|--|GamePage.vue |--|image //装图片的 |--|index.vue //入口 index.vue: <template> <div v-if="ispl ......
vue

opencv学习笔记(十一)

傅里叶变换: 作用: 高频:变化剧烈的灰度分量,例如边界; 低频:变化缓慢的灰度分量,例如大海 滤波: 低通滤波器:只保留低频,会使图像模糊 高通滤波器:只保留高频,会使图像细节增强 opencv中主要就是 cv2.dft() 和c v2.idft() ,输入图像需要先转换为np.floa32的格式 ......
笔记 opencv

vue学习记录 6

遇到的问题 1、将自己的代码插入项目后,图片资源无法加载。 <img src='../image/mine.png'/>此句图片可以显示 <img :src="`../image/cell${cell.value}.png`"/>此句图片会裂开 正确的字符串拼接指定图片路径: <img :src=" ......
vue

测试人员学习Linux

1、Linux虚拟机IP地址冲突,修改后,重启网卡的命令是service network restart2、修改/home/hzntest文件的权限,使所属用户有所有权限,所属组有可读可写的权限,其他只有可读的权限chmod -R 764 /home/hzntest3、将/home/hzn/hzn. ......
人员 Linux

PaddleOCR学习笔记1

尝试使用PaddleOCR方法,如何使用自定义的模型方法,参数怎么配置,图片识别尝试简单提高识别率方法。 目前仅仅只是初步学习下如何使用PaddleOCR的方法。 一,测试识别图片: 1.png : 正确文本内容为“哲学可以帮助辩别现代科技创新发展的方向” 二,测试代码: paddleocr_tes ......
PaddleOCR 笔记

uni-app学习

笔记一地址:https://www.cnblogs.com/echoyya/p/14427845.html 笔记二地址:https://www.cnblogs.com/echoyya/p/14429616.html 参考地址:https://www.cnblogs.com/jun-qi/p/1177 ......
uni-app uni app

学习笔记-Java动态代理的简单使用

# 代理模式 * 一种设计模式 * 简单地说,在代理模式中存在三个角色 * 用户 * 代理 * 被代理的对象 * 用户调用代理,代理去调用被代理的对象 * 以此来实现功能的增强 * 动态代理在java中有两种实现方法 * JDK中的Proxy类 * CGLIB # JDK中的Proxy类 ## 步骤 ......
笔记 动态 Java

linux系统学习-basic篇

2023-06-25 # 文件目录结构 /bin:放置在担任维护模式下还能够被操作的指令 /boot:开机会使用的文件,包括linux核心文件以及开机的配置文件 /dev:任何装置与接口设备都是以文件形态存在 /etc:放置系统主要配置文件,如账号密码 /home:系统默认用户家目录 /lib:放置 ......
系统 linux basic

物体检测的技术和算法:基于深度学习和图像处理

[toc] 20. 物体检测的技术和算法:基于深度学习和图像处理 随着人工智能的不断发展和计算机视觉技术的进步,物体检测已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。物体检测是指通过对图像或视频进行自动检测,识别出物体所在的位置和类别,为后续的数据处理和应用提供支持。 在物体检测的技术和算法中,基于深 ......
图像处理 物体 算法 深度 图像

构建可靠的机器学习平台:AmazonSageMaker和AmazonMachineLearning(ML)

[toc] 构建可靠的机器学习平台: Amazon SageMaker 和 Amazon Machine Learning(ML) 背景介绍 随着深度学习的兴起,机器学习在人工智能领域的应用越来越广泛。Amazon作为全球最大的在线零售商之一,其AI技术也逐渐渗透到了各个领域,如自然语言处理、推荐系 ......

如何使用增量学习在自然语言处理中的应用

[toc] 《45. 如何使用增量学习在自然语言处理中的应用》 ## 1. 引言 自然语言处理(NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,它涉及到语音识别、文本分类、机器翻译、情感分析等多个领域。近年来,随着深度学习技术的发展,NLP 应用也越来越广泛。其中,增量学习是一种常用的技术,可以用于训练和优 ......
自然语言 增量 自然 语言

强化学习在机器人安全中的应用:实现智能化机器人安全和自我保护

[toc] 强化学习在机器人安全中的应用:实现智能化机器人安全和自我保护 随着人工智能技术的快速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。然而,机器人的应用也带来了许多安全问题,如机器人失控、机器人与其他物体发生碰撞等。因此,如何确保机器人的安全性成为了一个重要的研究话题。 在机器人安全领域,强化学习 ......
机器人 机器 智能

元学习技术如何促进跨学科学习?

[toc] 99.元学习技术如何促进跨学科学习? 随着互联网技术的快速发展,跨学科学习已经成为许多高校学生和职场人士的一种趋势。然而,传统的跨学科学习方法往往需要学生花费大量的时间和精力去适应不同的学科领域,这不仅效率低下,还可能阻碍学生的学习兴趣和动力。为了解决这个问题,99.元学习技术作为一种新 ......
跨学科 技术

机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法

[toc] 文章标题:《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展,机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域,如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而,这些技术也面临着一些安全问题,如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此,对于机器学习 ......
深度 机器 方法

25如何使用相关性学习进行时间序列的可视化

[toc] 如何使用相关性学习进行时间序列的可视化 时间序列分析是人工智能和机器学习领域中的重要应用之一,可以帮助我们更好地理解时间序列数据中的趋势和相关性。本文将介绍如何使用相关性学习进行时间序列的可视化。 ## 1. 引言 时间序列数据可以看作是一组时间点的观测值,可以帮助我们分析时间和事件的关 ......
时间序列 相关性 序列 时间

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0

# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]:深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning,DQN本质上是为了适应更为复杂的环境,并且经过不断的改良迭代,到了Nature DQN(即Volodymyr Mnih发表的Nature论文)这里才算是基 ......
CartPole-v 实战 深度 CartPole 案例

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]::深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
DQN 分布式 深度 常见问题 常见

数据人同城交友之旅,交流探讨倾听学习

原文链接:http://tecdat.cn/32858-2 作为数据人,我们渴望结识志同道合的伙伴!但忙碌的生活让我们错过了交流的机会。让时间慢下来,深入了解彼此,收获更多美好的想象。用热情和智慧点燃城市的火花,打造属于我们的数据圈子。期待与你相遇,开启难忘的数据之旅! 为什么要加入数据人同城交友群 ......
之旅 数据

esq32蓝牙组网节点示例学习

## 如何确定一个mesh网络 设置好共同的match id,这样配网的时候就可以将id相同的板子配置到一个mesh即可 ![image-20230616174806917](https://ayu-990121-1302263000.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/make ......
节点 示例 esq 32

OPP课程第三阶段总结

1.前言 对于第三阶段的PTA题目集整体难度比起之前有所下降,具体体现在代码量和逻辑思维上,但是对于知识点的考察要求依然严格,主要考察了Comparable的接口的使用,正则表达式的灵活运用,TreeMap的运用,HashMap的运用以及对于大量对象信息的匹配和储存。我这篇Blog也会对于我上述的考 ......
阶段 课程 OPP

机器学习评价指标总结(二分类篇)

[toc] ## 疾病预测 我们以疾病预测为例子来介绍分类的指标。疾病预测是一个二分类预测任务,我们需要预测患者是否患有疾病。 如下图,假设一共有100个样本,其中90个是正常未患病的人,10个是患病的人,现在模型预测出12个患病的人,88个未患病的人。 预测患病的人中,8人真正患病(真阳性),4人 ......
机器 指标

SpringCloud学习(三)

# 微服务应用 ## 参考: >https://blog.csdn.net/qq_25928447/article/details/124198071?spm=1001.2014.3001.5501 ## 分布式权限校验 回顾之前进行权限校验的原理,服务器是如何判定一个请求是来自哪个用户的: * 首 ......
SpringCloud

OOP面向对象第三阶段学习总结

OOP面向对象第三阶段学习总结 目录 · 前言 · 设计与分析 · 踩坑心得 · 改进建议 · 总结 一、前言 不知不觉OOP学习就已经来到了尾声,也即将要步入大二,回头望来,总总令人感慨。 第三阶段的学习主要包括,一些set和map的用法。更加抽象点的提升呢,就是对自身对于代码一些整体架构的一些更 ......
对象 阶段 OOP

机器学习复习4

# 机器学习复习 1 - 在下面的训练集中,$x_4^{(3)}$ 是什么?输入数字(这是一个整数,如123,没有小数点) ![Image Name](https://cdn.kesci.com/upload/image/re84z038bf.png?imageView2/0/w/460/h/460 ......
机器

[java学习] Spring的分页插件的使用

概述:SSM集成常会使用到分页,Spring中提供了方便实用的分页插件 第一步:在Mybatis配置文件(SqlMapConfig.xml)中配置插件组件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE configuration PUBLIC ......
插件 Spring java

机器学习复习3

# 机器学习复习 1 - 哪一个是分类任务的例子? A. 根据肿瘤的大小,判断是否是恶性肿瘤 B. 根据患者年龄和血压,判断应该给患者开多少血压药 C. 根据患者的血压,判断应该给患者开多少血压药 **答案:A** 2 - 回忆一下Sigmoid函数: $$ g(z)=\frac{1}{1+e^{- ......
机器

python学习日志,五大容器的比较

# 列表的使用: 1. 列表.append(元素):向列表中追加一个元素 2. 列表.extend(容器): 将数据容器的内容依次取出,追加到列表尾部 3. 列表.insert(下标,元素):在指定下标处,插入指定的元素 4. del列表[下标]:删除列表指定下标元素 5. 列表.pop(下标):删 ......
容器 python 日志

学习 | App自启动和关联启动

# 一、监管要求 ### 1.1 监管条例 164号文([《工业和信息化部关于开展纵深推进APP侵害用户权益专项整治行动的通知》](https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-08/02/content_5531975.htm))中有提到,App在无合理场景、 ......
App

c#学习笔记-------------------c#中的委托

一、什么是委托 委托是C#中类型安全的,可以订阅一个或多个具有相同签名方法的函数指针。 委托可以把函数做为参数传递,其实际意义便是让别人代理你的事情。 委托可以看做是函数的指针,整数可以用整数变量指向它,对象可以用对象变量指向它, 函数也可以用委托变量指向它。我们可以选择将委托类型看做只定义了一个方 ......
笔记